Widespread Decline of the Warm Season Snow Depth Over Arctic Sea Ice Revealed by Satellite Passive Microwave Measurements
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Summer snow plays an essential role in Arctic hydrology and in maintaining mass and energy balance of sea ice. However, there are great challenges in retrieving long‐term summer snow depths over Arctic sea ice. Here, we proposed a combined novel five‐variable long short‐term memory (hereafter CN5VLSTM) model based on brightness temperature data to yield warm‐season snow depth estimates. Then, year‐round snow depth estimates were obtained for the first time. The CN5VLSTM model and five additional snow depth methods were assessed during the warm season based on the ice mass balance buoy (IMB), Alfred Wegener Institute (AWI) snow buoy (AWI‐SB) and Multidisciplinary Drifting Observatory for the Study of Arctic Climate (MOSAiC) snow buoy (MOSAiC‐SB). According to the three buoy products, the accuracy of the CN5VLSTM‐derived snow depth was highest among the five snow depth estimates with RMSEs of 10.2, 16.4, and 10.1 cm, respectively. Except for in May, the Arctic snow depth showed mainly a downward trend in warm months, and a significant downward trend was found in the Central Arctic. Excluding the Barents Sea, Kara Sea and Canadian Archipelago, the average year‐round snow depth decreased in the other subregions, and a significant negative trend was observed in the East Siberian and Chukchi Seas. Snowfall was an important factor that was related to the changes in snow depth in the East Siberian and Chukchi Seas. This study can provide new insights into the evolution characteristics of summer snow depth.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».